【matplotlib】 绘制平滑的曲线 及 报错ImportError: cannot import name ‘spline‘处理

本文介绍了如何使用matplotlib和scipy库在Python中绘制平滑曲线的两种方法:曲线拟合和间隔点画图。通过scipy.interpolate.spline(或make_interp_spline)进行曲线拟合,并通过调整描点间隔实现平滑效果。同时,解决了ImportError: cannot import name 'spline'的问题,提供了解决方案。最后,展示了如何改变matplotlib折线图的线条样式。

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matplotlib绘制平滑的曲线有2种常用的方法

1.曲线拟合

使用scipy库可以拟合曲线.
没拟合的图:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
power = np.array([1.53E+03, 5.92E+02, 2.04E+02, 7.24E+01, 2.72E+01, 1.10E+01, 4.70E+00])
plt.plot(T,power)
plt.show()

使用scipy.interpolate.spline拟合曲线:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
T = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
power = np.array([1.53E+03, 5.92E+02, 2.04E+02, 7.24E+01, 2.72E+01, 1.10E+01, 4.70E+00])

from scipy.interpolate import spline
xnew = np.linspace(T.min(),T.max(),300) #300 represents number of points to make between T.min and T.max
power_smooth = spline(T,power,xnew)
plt.plot(xnew,power_smooth)
plt.show()

2.间隔画曲线

当matplotlib画图的横坐标为时间时,使用scipy.interpolate.spline拟合曲线就会遇到麻烦,我们可以采用间隔点画图。
原先的图:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,0.2)
y = np.random.rand(len(x))
plt.plot(x,y, marker="o")
plt.show()

 间隔点画图:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.arange(0,10,0.2)
y = np.random.rand(len(x))
plt.plot(x[::4],y[::4], marker="o")
plt.show()

 

3.报错处理:ImportError: cannot import name 'spline' from 'scipy.interpolate'

解决方法:

导入make_interp_spline并进一步调用:

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.interpolate import make_interp_spline

x = np.array([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
y = np.array([1.53E+03, 5.92E+02, 2.04E+02, 7.24E+01, 2.72E+01, 1.10E+01, 4.70E+00])
x_smooth = np.linspace(x.min(), x.max(), 300)
y_smooth = make_interp_spline(x, y)(x_smooth)
plt.plot(x_smooth, y_smooth, linestyle=':')
plt.show()

4.改变matplotlib折线图的颜色和形状

plt.plot(x_smooth, y_smooth, linestyle=':')

可以选择不同的样式

supported values are '-', '--', '-.', ':', 'None', ' ', '', 'solid', 'dashed', 'dashdot', 'dotted'

linestyle='--'

linestyle='-.'

参考:

1 matplotlib绘制平滑的曲线

2 from scipy.interpolate import spline报错

3 Matplotlib-绘制折线图 

<think>我们正在处理用户关于在使用matplotlib时遇到的ImportError: numpy.core.multiarray failed to import错误的问题。根据引用[2],这个错误通常是由于numpy版本不正确或不兼容引起的。引用[3]和引用[4]也提到了类似的问题,并指出可能是由于多个包安装过程中numpy版本被更改导致不兼容。 解决步骤: 1. 确认错误:用户在使用matplotlib时出现该错误,说明matplotlib依赖的numpy版本可能不兼容。 2. 重新安装兼容的numpy版本:根据引用[2]和引用[4]的建议,我们可以尝试重新安装numpy,或者安装与当前matplotlib兼容的版本。 具体操作: - 首先,我们可以尝试升级numpy到最新版本,因为最新版本可能修复了兼容性问题。 - 如果升级后问题依旧,则可能需要安装与matplotlib兼容的特定版本。 但是,引用[3]中提到了使用虚拟环境来管理依赖,这样可以避免不同项目之间的依赖冲突。因此,我们也可以建议用户创建一个新的虚拟环境,并在其中安装正确版本的numpy和matplotlib。 操作步骤: 方法1:重新安装numpy 步骤1:卸载当前numpy和matplotlib pip uninstall numpy matplotlib 步骤2:重新安装numpy和matplotlib(可以指定版本,也可以安装最新版本) pip install numpy matplotlib 方法2:使用虚拟环境(推荐,避免全局环境污染) 步骤1:创建虚拟环境(以conda为例,用户也可以使用virtualenv) conda create -n myenv python=3.x # 3.x是用户使用的Python版本 步骤2:激活虚拟环境 conda activate myenv 步骤3:安装numpy和matplotlib conda install numpy matplotlib # 或者使用pip pip install numpy matplotlib 方法3:如果上述方法不行,可以尝试安装numpy的特定版本(根据引用[4]中提到,有时需要与tensorflow等库版本对应,但用户目前只提到matplotlib,所以先尝试兼容matplotlib的版本) 我们可以查找matplotlib官方文档推荐的numpy版本,或者尝试安装较新的稳定版本。 注意:如果用户环境中还有其他库(如tensorflow, opencv等)需要特定版本的numpy,则可能需要平衡版本。但用户目前只提到matplotlib,所以先解决matplotlib的问题。 另外,引用[1]中提到,在跑模型时使用sklearn的标准化函数时出现该错误,但用户当前问题是在使用matplotlib时出现,所以解决方法类似。 因此,我们给用户的建议是尝试重新安装numpy和matplotlib,或者使用虚拟环境隔离。 相关问题: 1. 如何检查当前安装的numpy和matplotlib版本? 2. 如何确定matplotlib与numpy的版本兼容性? 3. 除了重新安装,还有哪些方法可以解决库版本冲突问题?</think>### 解决 ImportError: numpy.core.multiarray failed to import 错误 这个错误通常是由于 **NumPy版本不兼容** 或 **环境冲突** 导致的。以下是具体解决步骤: #### 解决方法 1. **升级/重装NumPy** (推荐首选) ```bash pip uninstall numpy matplotlib # 先卸载 pip install --upgrade numpy # 安装最新稳定版 pip install matplotlib # 重新安装matplotlib ``` 2. **指定兼容版本** (若升级无效) ```bash pip install numpy==1.21.0 matplotlib==3.4.0 # 常用兼容组合 ``` 3. **使用虚拟环境** (解决环境冲突) ```bash conda create -n plot_env python=3.9 conda activate plot_env pip install numpy matplotlib ``` 4. **检查依赖完整性** ```bash pip check # 检查包冲突 ``` #### 错误原因分析 - 当其他库(如OpenCV/TensorFlow)自动更新NumPy时,会导致与matplotlib不兼容[^2] - 多个Python环境共用同一库目录时可能引发冲突[^3] - NumPy核心C扩展模块(_multiarray_umath)编译失败或损坏[^4] > **验证修复**:执行 `python -c "import numpy; import matplotlib.pyplot"` 无报错即成功
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